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name: job-hunter description: 求职自动投递助手。读取用户简历与偏好，在招聘平台批量按匹配度投递。触发词：投简历、自动投递、找工作、job-hunter、帮我投递 origin: local

Job Hunter — 自动求职投递

交互流程（Claude 执行步骤）

Step 0：检查配置

读取 config.json（与本 SKILL.md 同级目录）：

• 文件不存在 → 走 Step 1（首次引导）
• 文件存在 → 跳到 Step 2（确认并投递）

Step 1：首次引导（生成 config.json）

向用户说明：「首次使用，我需要了解你的背景来做 JD 匹配。请提供：

1. 简历文件路径（.md / .txt / .pdf 任意）
2. 期望岗位方向（1-3 个，如：产品经理 / 前端工程师）
3. 要排除的岗位关键词（如：总监、架构师、P8 这类不适合你级别的）」

拿到简历路径后：

1. 读取简历文件（Read 工具）
2. 从简历中抽取 8-15 个技能关键词 —— 包含：
   • 硬技能（编程语言、框架、工具：Python、React、Figma、SQL 等）
   • 业务领域词（电商、B端、支付、AI 等用户实际做过的方向）
   • 跳过：通用软技能（"沟通能力"、"团队协作"），公司名、学校名
3. 生成一个打招呼话术，基于简历亮点，控制在 80 字内
4. 写入 config.json：

{
  "resume_path": "用户给的路径",
  "greeting": "你基于简历生成的话术",
  "skills": ["抽出的技能1", "技能2", ...],
  "target_roles": ["用户给的方向1", ...],
  "exclude_keywords": ["用户给的排除词1", ...],
  "boost_keywords": ["llm", "大模型", "agent", "rag", "gpt"],
  "company_blacklist": ["外包", "劳务派遣"],
  "min_score": 60,
  "default_count": 20
}

5. 展示生成的 config 摘要给用户确认，邀请修改。

Step 2：收集本次投递信息

一次性问：

告诉我本次投递：

1. 搜索岗位名（如：产品经理实习）
2. 城市（鱼泡支持 50+ 城市；Boss 支持 9 大城市+全国；猎聘支持 12 个常用城市）
3. 投递数量（默认 20）
4. 平台：Boss直聘 / 鱼泡直聘 / 51job / 猎聘 / 多平台组合

Step 3：打开浏览器让用户登录

检测 Chrome 调试端口（9222）是否在运行。若未运行，提示用户用以下命令启动：

/Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome \
  --remote-debugging-port=9222 \
  --user-data-dir=/tmp/chrome-debug

连上后打开对应平台的登录页：

from DrissionPage import ChromiumPage, ChromiumOptions
opts = ChromiumOptions().set_local_port(9222)
page = ChromiumPage(addr_or_opts=opts)
page.new_tab("https://www.zhipin.com/web/user/?ka=header-login")   # Boss
# 或
page.new_tab("https://www.yupao.com/user/login")                    # 鱼泡

提示用户：「登录页已打开，完成登录后告诉我」。

Step 4：运行投递脚本

cd ~/.claude/skills/job-hunter

# Boss直聘
python3 boss_apply.py --job "产品经理" --city 深圳 --count 20

# 鱼泡直聘（支持 50+ 城市，默认按 config.json 的 min_score 过滤）
python3 yupao_apply.py --job "产品经理实习" --city 深圳 --count 20

# 51job / 前程无忧（需要先在 51job 完善在线简历）
python3 51job_apply.py --job "产品经理" --city 杭州 --count 20

# 猎聘（点岗位标题→新开 JD tab→聊一聊 即视为投递）
python3 liepin_apply.py --job "ai产品经理" --city 深圳 --count 20

# 只想广撒网、不过滤评分：
python3 yupao_apply.py --job "java实习" --city 北京 --count 20 --min-score 0

Step 5：反馈结果

脚本结束后读取 *-log.json 给出报告：成功 / 跳过 / 失败数量，日志路径。

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技术栈

• DrissionPage 4.x — CDP 连接本地 Chrome（端口 9222）
• shared.py — 公共模块：
  • 配置/评分/日志：load_config / load_log / save_log / score_jd
  • 通用脚手架：connect_chrome（连 9222）/ parse_common_args（统一 --job/--city/--count/--min-score）/ record（追加日志并落盘）/ print_summary（结尾汇总框）
  • 去重与黑名单：load_applied_index（聚合所有 *-log.json 的已投索引）/ dedup_key（公司+标题归一化键）/ is_blacklisted（公司名子串命中黑名单）

文件结构

~/.claude/skills/job-hunter/
├── SKILL.md
├── README.md
├── shared.py                 # 公共：配置、评分、日志
├── boss_apply.py             # Boss直聘
├── yupao_apply.py            # 鱼泡直聘
├── config.example.json       # 配置模板
├── config.json               # 用户配置（gitignore，首次引导生成）
├── resume.md                 # 用户简历（gitignore）
└── *-log.json                # 投递日志（gitignore）

评分逻辑（shared.score_jd）

条件	加分
命中 exclude_keywords	归零跳过
标题含 target_roles 之一	+30
JD 含实习/校招/应届	+30
JD 命中 skills 技能词	每个 +5，封顶 +30
JD 命中 boost_keywords	+10

≥ min_score 投递，< min_score 跳过。用户改 config.json 可调权重。

跨运行去重 & 公司黑名单

四个平台统一接入，投递前先拦截：

• 跨运行去重：启动时 load_applied_index() 扫描本目录所有 *-log.json 的 applied[]，聚合成"已投索引"。去重键 = 归一化(公司名) + 归一化(岗位标题)，跨搜索、跨平台生效。已投过的同一岗位在任何平台都不再重复投（记为 skipped，reason=已投过（跨运行去重））。删掉某个 log 文件即自动"遗忘"。
  • 公司名缺失的平台（鱼泡左列表、部分 51job 卡片）退化为按标题去重；boss/猎聘/51job 能拿到公司名时是"公司+标题"精确去重。
• 公司黑名单：config.json 的 company_blacklist（子串、大小写不敏感）命中公司名 → 永远跳过（reason=公司黑名单）。鱼泡拿不到公司名，黑名单对其不生效。

平台差异速查

平台	投递方式	分页	城市参数	前置要求
Boss直聘	右侧"立即沟通"	无限滚动	9 大城市+全国	登录
鱼泡直聘	"发送简历"优先，降级"聊一聊"	滚动加载	50+ 城市	登录
51job	搜索页内联 button.btn.apply	&pageNum=N	北京/上海/广州/深圳/杭州	登录 + 完善 51job 在线简历
猎聘	点标题→新开 JD tab→"聊一聊"；"继续聊"=已投跳过	&currentPage=N (0 起)	12 个常用城市	登录

51job 特别说明：

• 部分校招岗位链接跳到 yingjiesheng.com（应届生求职网），脚本会自动跳过这类卡片
• 首屏卡片点击有时静默失败（服务端节流/Vue 懒加载），脚本已加重试 + 预热滚动，但单轮可能要多遍历几张卡片才能投满目标